人工智能实战与应用课程

  • 发布时间:
    2025-06-24 03:37:15
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人工智能实战与应用课程
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人工智能实战与应用课程40.16GB
1.高等数学—元素和极限817.09MB
2.高等数学—两个重要的极限定理261.64MB
3.高等数学—导数565.32MB
4.高等数学—泰勒展开327.74MB
5.高等数学—偏导数234.8MB
6.高等数学—积分261.39MB
7.高等数学—正态分布311.71MB
8.线性代数—线性空间和线性变换890.32MB
9.线性代数—矩阵、等价类和行列式939.18MB
10.线性代数—特征值与特征向量785.08MB
11.Python基础课程(上)673.67MB
12.Python基础课程(下)592.66MB
13.Python操作数据库、 Python爬虫1.24GB
14.Python进阶(上)706.93MB
15.Python进阶(下)422.56MB
16.人工智能如何改变我们的未来生活435.3MB
17.人工智能简史450.8MB
18.让神经网络看懂图象580.41MB
19.模拟人类大脑:神经网络的故事421.04MB
20.预测简史755.99MB
21.模拟人类思维的机器学习工具431.77MB
22.让神经网络听懂故事633.94MB
23让机器来思考之强化学习简介578.55MB
24.贝叶斯理论786.15MB
25.朴素贝叶斯和最大似然估计747.13MB
26.机器学习引入258.12MB
27.分类问题251.02MB
28.KNN算法166.32MB
29.机器学习背后的数学(上)396.42MB
30.机器学习背后的数学(下)373.27MB
31.加入概率更健康之逻辑斯蒂回归442.46MB
32.模拟人类理性的决策树413.03MB
33.集群模型161.63MB
34.PCA189.87MB
35.升维大法之神经网络209.94MB
36.升维大法之SVM263.72MB
37.多层感知机DNN113.79MB
38.梯度下降法149.24MB
39.BP算法119.31MB
40.卷积神经网络298.68MB
41.PyTorch(上)580.38MB
42.PyTorch(下)544.28MB
N进化204.78MB
44.BatchNormalization105.47MB
45.Resnet残差网络617.1MB
46.图像识别综述185.58MB
47.迁移学习682.74MB
48.对抗网络197.8MB
49.时间序列分析693.37MB
50.RNN531.71MB
51.RNN实战643.3MB
52.RNN时间序列预测403.79MB
53.RNN深度理解259.73MB
54.课程总结110.19MB
55.强化学习(上)535.7MB
56.强化学习(下)654.98MB
57.Value Iteration Networks124.97MB
58.计算机视觉深度学习入门目的篇2.03GB
59.计算机视觉深度学习入门结构篇3.77GB
60.计算机视觉深度学习入门优化篇2.02GB
61.计算机视觉深度学习入门数据篇1.03GB
62.计算机视觉深度学习入门工具篇767.45MB
63.Scikit-Learn483.46MB
64.数据呈现基础334.78MB
65.数据呈现进阶991.8MB
66.监督学习-回归570.08MB
67.监督学习-分类785.77MB
68.自然语言处理导入802.25MB
69.人工智能金融应用445.54MB
70.人工智能与设计392.73MB
71.第四范式分享301.77MB
72.个性化推荐算法422.44MB
【限时】手机端新用户保存可领1T容量,千T 高质量资源社区,点我查看社区地址.docx358.01KB
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